Gemini Live API 五大核心功能介紹:實現語音、視覺與文字整合的 AI 互動平台
- 低延遲串流回應:順暢快速的對話體驗
Gemini Live API 透過 WebSocket 雙向通訊協定,實現低延遲的資料傳輸,能即時串流部分回應(token),大幅減少用戶等待時間,提供順暢、即時的對話體驗[1]。
- 語音輸入與輸出:多語言的智慧語音互動
支援語音輸入,並內建多語言文字轉語音(Text-to-Speech)引擎。用戶可以選擇多種聲音、語言及口音,自行設定人聲語音回應,提供更自然流暢的語音互動體驗[1][2]。
- 視覺與多模態輸入:強化模型對影像與影片的理解能力
支援多模態輸入,包括靜態影像、影片畫面等。透過 Live API 串流傳送視覺內容,讓模型即時辨識環境、文件或場景,並提供對應的文字講解或回答[1][2]。
- 即時對話與中斷控制:打造更自然的人機互動模式
支援雙向即時對話,用戶可在模型回答途中即時中斷並提出新問題。模型能即時辨識語音中斷信號,停止當前回答並理解新提問,提供更自然的交談模式[2]。
- 持續上下文與多輪對話:長時間互動不中斷
提供會話 (session) 管理機制,能在 24 小時內持續保留用戶的對話內容,支援長對話的滑動窗口機制,確保對話連貫性,實現長時間的互動體驗[1]。
Gemini Live API 與傳統 Gemini API 技術的優勢比較
相較於傳統 Gemini API(如 Gemini 1.5 Pro),Gemini Live API 在功能與使用方式上有顯著差異:
- 串流互動 vs. 靜態請求:
與傳統「請求-回應」的模式不同,Gemini Live API 採用 WebSocket 長連線串流機制,可持續進行資料交換,支援多輪對話與內容即時更新[2]。
- 多模態與語音支援:
Live API 支援語音輸入與輸出,同時可處理視覺資料(如影像、影片)。開發者無需額外整合第三方語音引擎,即可快速建立語音對話與多模態應用[2][3]。
- 即時對話控制能力:
用戶可在模型生成回應的過程中中斷對話,插入新的語音或指令。模型可根據新的輸入即時調整回應方向[1]。
- 效能取向差異:
採用以速度為優先的 Flash 模型,針對回應速度與資料吞吐量進行優化。雖可能犧牲部分語意精確度,但大幅降低延遲、提升效能[1][3]。
- 自動化處理複雜任務:
支援原生工具調用(Function Calling)與代理鏈(Toolchains)功能,模型可在單次對話中主動呼叫外部工具,完成複雜操作[2]。
探索 Gemini Live API 的五大技術特性
結合即時回應、語音辨識、多模態處理與長記憶能力,讓使用者能在對話中獲得更即時、自然的互動回應。
- 高輸出速率與低延遲架構:
平均首個回應 token 延遲僅約 0.53 秒,整體生成速度達每秒約 170 tokens[4]。
- 串流回調與事件處理機制:
提供完整的串流事件回調機制(Streaming Callbacks),開發者可以在資料傳送的過程中,設定程式去偵測並即時處理特定狀況或回應[1]。
- 語音合成與語音識別支援:
採用語音合成(TTS)與語音辨識(ASR)引擎,支援多種語言、聲線與口音選擇。透過語音活動偵測(VAD)技術,提升語音互動準確性與流暢度[1]。
- 多模態上下文編碼:
採用統一編碼技術(Unified Token Representation),可將圖片、音訊、文字等不同模態的輸入轉為一致格式的 token 序列進行處理[1]。
- 長上下文支援與雲端記憶機制:
支援 100 萬 tokens 級別的上下文,並具備雲端暫存功能,能將內容保留 24 小時,同時提供滑動窗口機制[1][3][5]。
API 使用方式
- API 端點與通訊協定:採用 WebSocket 雙向通訊協定,支援持續的串流數據交換[6]。
- 授權方式:需要 Google Cloud 的 API 金鑰或 OAuth 憑證[7]。
- 參數與請求配置:可透過會話配置(session config)控制模型行為與輸出格式,包括模型選擇、回應形式、語音設定、系統指示訊息、工具定義等[7]。
- SDK 與開發者工具:提供多語言的 SDK(包括 Python、Node.js / 瀏覽器 SDK)簡化 Live API 的使用,以及 WebRTC 支援和範例、交互式控制台(Google AI Studio)等工具[2][7]。
以下是使用 Live API 做文字生成的範例(使用 Python3.9 版本)[8]